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MATLAB中的非刚性配准

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简介：
非刚性配准是利用MATLAB软件进行图像处理的一种技术，它允许对变形或弯曲的对象之间的对应关系进行精确匹配和分析。 基于马尔科夫随机场的非刚性配准方法有详细的 MATLAB 代码实现。

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  • MATLAB中的非刚性配准
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    非刚性配准是利用MATLAB软件进行图像处理的一种技术，它允许对变形或弯曲的对象之间的对应关系进行精确匹配和分析。 基于马尔科夫随机场的非刚性配准方法有详细的 MATLAB 代码实现。
     
  • Matlab和C的非刚性图像配准源代码
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    这段简介可以描述为：Matlab和C的非刚性图像配准源代码提供了一套用于执行复杂图像处理任务的工具集，特别适合进行医学影像分析、计算机视觉等领域中的模式匹配与变形调整。此资源包含详细的文档及示例，帮助用户快速上手并灵活运用相关技术解决实际问题。 这个函数是D. Rueckert等人提出的b样条配准算法的增强实现版本。“使用自由形状基于仿射和b样条网格来对两个二维彩色/灰度图像或三维体、点数据进行配准及数据拟合，特别适用于非刚性变形的配准：例如在乳房MR图像中的应用”。该函数包括Rueckert提出的平滑惩罚（薄板金属弯曲能量）。另外，它将归一化互信息作为定位误差指标，使得不同类型的图像或体积可以进行配准，如MRI T1和T2患者扫描。
     
  • Non-Rigid ICP：表面非刚性配准-MATLAB开发
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    Non-Rigid ICP: 表面非刚性配准 是一个用于实现三维模型间非刚体对齐的MATLAB工具，适用于需要处理变形或弯曲物体的研究和应用。 该函数将源/模板网格非刚性地变形为第二个目标网格。nonrigidICP 是主要使用的文件，需要输入网格的顶点和面数据。示例 1 处理闭合网格，示例 2 则处理不完整的网格，包括目标和源。提供了两个版本（v1 和 v2）。v1 版本在表面变形时以 RB 中心为基准，在边界框内进行变形的则是 v2 版本。参考文献：Emmanuel A. Audenaert、Jan Van Houcke、Diogo F. Almeida、Lena Paelinck、M. Peiffer、Gunther Steenackers 和 Dirk Vandermeulen (2019)：基于级联统计形状模型的 CT 全下肢分割，计算机方法生物力学与生物医学工程。
     
  • 非刚性图像配准的源代码
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    本项目提供多种非刚性图像配准算法的高效实现，旨在促进医学影像分析、计算机视觉等领域研究者间的交流与应用开发。 本段落介绍了一种非刚性配准代码，其中包括B样条插值、LBFGS优化搜索以及互信息计算等内容。
     
  • MATLAB开发——多模态非刚性图像配准算法
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    本项目专注于利用MATLAB开发先进的多模态非刚性图像配准算法，旨在提高不同成像模式间医学影像的一致性和融合精度。通过优化迭代过程和相似性度量方法，我们的研究力求在计算效率与准确性之间达到最佳平衡，从而为临床诊断提供更精确的视觉信息。 在图像处理领域，图像配准是一项关键技术，用于将不同来源、模态或时间点的图像对齐以进行分析、比较或融合。尤其在医学影像分析中，多模态非刚性图像配准尤为重要，因为它能处理来自CT、MRI和PET等多种设备的数据，并考虑组织变形和形状变化。 本项目主要关注使用MATLAB开发用于多模态非刚性图像配准的算法。MATLAB是一款强大的编程环境，在数值计算与科学可视化方面表现优秀，因此在图像处理及计算机视觉领域被广泛采用。该项目中利用MATLAB实现DEMON（Deformable demons）算法，这是一种基于水平集方法的非刚性配准技术，通过梯度场推断图像间的形变。 `register_images.m` 和 `register_volumes.m` 可能是处理二维和三维图像的核心脚本。前者用于平面图象对齐，后者则针对体积数据进行操作。这些脚本包括初始化、迭代优化及结果验证等步骤以确保不同图像之间的精确匹配。 `basic_demon_example.m` 很可能提供DEMON算法基本用法的示例代码，帮助初学者理解和应用该技术。通过运行此示例，用户可直观看到如何处理图像配准问题。 `compile_c_files.m` 可能指示MATLAB调用C语言编写的底层函数以提升计算性能，在图像配准中尤为重要。特别是在处理大型数据集时，性能优化是关键所在。借助MATLAB的MEX功能将CC++代码集成到环境中可以加速计算密集型任务。 `functions_affine` 文件夹可能包含实现仿射变换的函数，这是图像配准预处理步骤的一部分，用于调整图像尺度、旋转和平移以匹配相同坐标框架。 `literature` 文件夹可能包括相关研究文献和参考资料帮助用户深入理解DEMON算法及其他技术细节。 `images` 文件夹则可能存放测试用图象数据供脚本使用并展示配准效果验证结果准确性。 最后，`functions` 和 `functions_nonrigid` 文件夹分别提供通用函数与非刚性变换相关函数。后者通常涉及更复杂的数学模型如泊松方程和B-spline插值以模拟物体局部变形情况。 总之，此MATLAB项目为实现多模态非刚性图像配准提供了全面框架特别是DEMON算法的应用场景覆盖从基础仿射调整到高级非刚性校正及性能优化等各方面内容。对于从事相关研究与开发工作的专业人士来说极具参考价值。
     
  • 刚性 ODE 概览：探讨刚性与非刚性系统的差异 - MATLAB 开发
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    本项目提供对刚性和非刚性常微分方程（ODE）系统特性的深入分析，并使用MATLAB进行数值求解，以展示二者在稳定性、收敛速度和计算效率上的区别。 当绝对稳定性要求比精度需求更为严格时，我们称该常微分方程（ODE）为刚性的，并且在选择求解器时需要格外谨慎。本实时脚本首先从一个简单的非刚性示例开始介绍，随后通过对比一些刚性示例来加深理解。
     
  • 非刚性ICP：迭代最近点的非刚性版本，nRICP
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    nRICP是一种非刚性ICP算法，作为迭代最近点技术的扩展，它能够处理模型间的弹性变形，广泛应用于三维数据配准和重建领域。 非刚性ICP是指非刚性迭代最近点算法（nricp）。
     
  • Fast_RNRR: 稳健非刚性配准的拟牛顿求解器源码（CVPR 2020 口头报告）
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    Fast_RNRR是一款针对稳健非刚性图像配准问题开发的高效拟牛顿法求解工具，曾在CVPR 2020会议上以口头报告形式展示。 Fast_RNRR 存储库包含论文“用于稳健的非刚性注册的拟牛顿求解器”（CVPR2020）的源代码。该代码受专利保护，仅限于研究目的使用。 依存关系汇编： - 该代码使用Eigen和OpenMesh进行编译。 - 已在Ubuntu 16.04 (gcc5.4.0) 和 Windows 上通过 Visual Studio 2015 测试过。 请按照以下步骤来编译代码： 1. 确保已安装 Eigen 和 OpenMesh 库； 2. 在代码的根目录中创建一个名为 build 的构建文件夹； 3. 运行 cmake 命令以生成 build 文件并编译源码。在 Linux 上，在该 build 文件夹内执行以下命令： ``` $ cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release . ```
     
  • 基于无监督学习的医学图像非刚性配准项目的完整代码
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    本项目致力于开发一套基于无监督学习算法的医学图像非刚性配准系统，通过创新的深度学习技术实现高效、精准的图像匹配，为医疗影像分析提供强大支持。 基于无监督学习的医学图像非刚性配准项目完整代码。
     
  • 基于无监督学习的医学图像非刚性配准项目的完整代码
    优质
    本项目提供了一套完整的代码实现方案，用于进行基于无监督学习技术的医学图像非刚性配准。通过深度学习模型自动完成图像对齐，无需人工标记数据，适用于多种医学影像处理场景。 基于无监督学习的医学图像非刚性配准项目完整代码。